Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
8.208
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) Jurnal Teknoin Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) Jupiter TRANSIENT: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Coding: Jurnal Komputer dan Aplikasi Telematika : Jurnal Informatika dan Teknologi Informasi Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika CYBERNETICS BULETIN AL-RIBAATH Digital Zone: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) Indonesian Journal of Applied Informatics Jurnal Informatika dan Rekayasa Elektronik Abdi: Jurnal Pengabdian dan Pemberdayaan Masyarakat JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM RESEARCH (JOSH) Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) Jurnal Teknologi dan Sistem Tertanam JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Jurnal Informatika Polinema (JIP) Journal of Fuzzy Systems and Control (JFSC) Mekongga: Jurnal Pengabdian Masyarakat
Tedy Rismawan
Jurusan Rekayasa Sistem Komputer, Fakultas MIPA Universitas Tanjungpura
Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Public Health Social Sciences Other

Published : 82 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 82 Documents
Search

 2   3   4   5   6 
Aplikasi Pencarian Rute Optimal Jasa Pengiriman Barang Menggunakan Metode Ant Colony Optimization (Studi Kasus: TIKI Kubu Raya) Tedy Rismawan; Muhamad Reksy Mulia; Rahmi Hidayati
CYBERNETICS Vol 4, No 01 (2020): CYBERNETICS
Publisher : Universitas Muhammadiyah Pontianak

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29406/cbn.v4i01.2108

Abstract

Semakin tingginya minat masyarakat untuk berbelanja secara online menyebabkan perkembangan perusahaan jasa pengiriman barang semakin pesat. Hal ini berdampak pada peningkatan persaingan antar perusahaan jasa pengiriman barang. Untuk mendapatkan kepercayaan konsumen agar tetap digunakan dalam urusan pengantaran barang, pihak perusahaan pengantaran barang harus dapat menjaga ketepatan waktu dalam pengantaran barang. Penelitian ini ditujukan untuk membantu pihak perusahaan pengiriman barang meminimalisir keterlambatan waktu penerimaan barang oleh konsumen dengan membangun aplikasi yang dapat membantu menentukan rute optimal dalam mengantarkan barang. Aplikasi dibangun pada perangkat android dengan mengimplementasikan metode Ant Colony Optimization untuk mendapatkan rute yang optimal. Aplikasi memberikan informasi rute optimal dalam bentuk urutan pengantaran barang yang memiliki jarak tempuh yang paling optimal. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan pada 30 lokasi pengantaran barang, aplikasi menghasilkan urutan rute optimal pengantaran barang dengan total jarak 21.1 km
Pelatihan Penggunaan Aplikasi Pemasaran Produk BUMDes di Desa Mekar Baru Kabupaten Kubu Raya Suhardi Suhardi; Dwi Marisa Midyanti; Syamsul Bahri; Ikhwan Ruslianto; Tedy Rismawan
Jurnal Buletin Al-Ribaath Vol 19, No 2 (2022): Buletin Al-Ribaath
Publisher : Universitas Muhammadiyah Pontianak

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29406/br.v19i2.4396

Abstract

BUMDes merupakan instrumen pendayagunaan ekonomi lokal dengan berbagai ragam jenis potensi. BUMDEs Mekar Baru Kabupaten Kubu Raya masih melakukan promosi dan penjualan produk desa secara konversional sehingga masih belum dapat meningkatkan penjualan produk desa, sehingga dibutuhkan suatu aplikasi e-commerce yang diharapkan dapat mengatasi permsalahan tersebut.  Kegiatan Pengabdian Kepada Masyarakat (PKM) bertujuan untuk untuk memperkenalkan platform e-commerce yang dibangun oleh Universitas Tanjungura Pontianak sebagai aplikasi pemasaran produk BUMDes dan memberikan pelatihan penggunaan aplikasi pemasaran tersebut. Selain pelatihan penggunaan aplikasi, di latih juga cara pengambilan foto produk dengan menggunakan mini photo studio portable box, guna meningkatkan ketertarikan pembeli pada produk yang dipasarkan.
Penerapan Metode Regresi Linear Pada Sistem Peringatan Dini Banjir Berbasis Internet of Things (IoT) Nugra Zurus Pratama; Tedy Rismawan; Suhardi Suhardi
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) Vol 9, No 5 (2022): Oktober 2022
Publisher : STMIK Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/jurikom.v9i5.4849

Abstract

Flood is an event when water inundates an area that is usually not flooded for a certain period of time. Floods usually occur because of continuous rainfall and result in overflow of river. Floods can cause negative impact such as puddles of water that enter homes of those affected. Therefore, we need a system to monitor the weather and can provide flood early warning. In this study the weather monitoring system and flood early warning were made based on internet of things by applying linear regression methods. The system consists of a weather sensor node, a water level sensor node and software in the form of a website. The system measures rainfall, air temperature, humidity, and water level. The process of sending data from the sensor to the server uses ESP32 as a microcontroller which is connected to a wifi network and internet. The system will send a notification if the water level is above the normal level. Based on the test results obtained as many as 45 occurrences of rainfall. The percentage of success in predicting water levels using the linear regression method is 94,4% with an error value of 5,6%. 
Sistem Pemantauan dan Kendali Kelembapan Udara Pada Budi Daya Bunga Anggrek Berbasis Internet of Things Siti Aminah; Tedy Rismawan; Suhardi Suhardi; Dedi Triyanto
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) Vol 9, No 6 (2022): Desember 2022
Publisher : STMIK Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/jurikom.v9i6.5250

Abstract

Orchid cultivation has been widely carried out by orchid agribusiness in Indonesia, even though there has been a lot of orchid cultivation but there are still obstacles in terms of supplies or maintenance. One of them is water sprinkling and fertilizing the orchid plants which are still done manually. Manual watering is watering done by orchid farmers so it requires a lot of effort and time and the amount of water that is sprinkled is not the same. If the water is poured too much or too little, it can cause rot or dryness of the plant roots so that the plants can die quickly. In the current technological era, watering can be done automatically by utilizing Internet of Things (IoT) technology and implementing the Wireless Sensor Network (WSN) system. NodeMCU ESP32 is used to control all hardware and software components. In this system there are 2 sensor nodes and 1 controller node. Users can control manually or automatically through the website interface. From the results of the implementation and testing it can be concluded that the system is able to provide information on conditions of temperature, air humidity, humidity of the planting medium, water level, liquid fertilizer height and water pH. The system is also capable of running automatic and manual systems, namely controlling and providing on/off condition information on water pumps, fertilizer pumps, faucet 1, faucet 2, faucet 3, fan 1, fan 2 and fan 3 on the website. The effect of the automatic system on the orchid plants was very good, because on the 41st day, the orchid plants using the automatic system experienced faster growth of new shoots, compared to using the manual system. The average delay time for the entire system is 4.5 seconds.
Penerapan Metode Multinomial Naïve Bayes untuk Klasifikasi Judul Berita Clickbait dengan Term Frequency - Inverse Document Frequency Fikri Alwan Ramadhan; Sampe Hotlan Sitorus; Tedy Rismawan
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 11, No 1 (2023)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v11i1.57452

Abstract

Clickbait merupakan judul berita yang bombastis dan memberikan informasi tidak utuh sehingga membuat pembaca penasaran ingin tahu dengan cara mengklik tautan berita. Penggunaan judul berita clickbait terkadang bersifat menjebak karena judul dari artikel tersebut bersifat tidak utuh. Hal tersebut menyebabkan kesimpulan yang didapat dari judul dan isi berita terkadang tidak sesuai. Sehingga perlu dilakukan penelitian untuk mengklasifikasi judul berita yang termasuk clickbait atau bukan. Penelitian ini menggunakan metode Multinomial Naïve Bayes dan TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency) dengan data didapat dari judul berita online yang di ambil dari beberapa situs website. Pada penelitian ini TF-IDF digunakan untuk memberikan bobot kata pada proses pelatihan, pengujian dan klasifikasi. Data yang digunakan berjumlah 1000 data dengan 800 data latih dan 200 data uji. Pengujian dilakukan menggunakan confusion matrix sehingga didapatkan akurasi sebesar 65 %, recall sebesar 65,69 % dan precision sebesar 65,69 %.
Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Kasus COVID-19 di Indonesia Menggunakan Metode Regresi Logistik Multinomial Ridho Prabowo; Herry Sujaini; Tedy Rismawan
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 11, No 1 (2023)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v11i1.57450

Abstract

Seiring berkembangnya Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) di Wuhan dan berkembang di seluruh negara khususnya di Indonesia. Banyak masyarakat di Indonesia menuangkan dan mengekspresikan opini mereka pada media sosial salah satunya Twitter. Opini tersebut menjadi acuan pada penelitian ini untuk menganalisis sentimen masyarakat Indonesia terhadap kasus COVID-19. Analisis sentimen merupakan proses pengolahan data tekstual secara otomatis untuk mendapatkan informasi sentimen yang terkandung pada tweet. Implementasi sistem dilakukan dengan mengklasifikasi tweet menggunakan metode Regresi Logistik Multinomial. Metode Regresi Logistik Multinomial dikenal dengan regresi logistik dengan variabel dependen mempunyai skala nominal lebih dari dua kategori. Tweet diklasifikasi menjadi 3 kategori sentimen yaitu sentimen positif, netral dan negatif. Sistem analisis sentimen berbasis website menggunakan bahasa pemrograman Python. Proses analisis sentimen melalui beberapa tahapan, pertama proses crawling data tweet, kemudian hasil crawling akan diproses ke tahap text preprocessing, setelah melewati text preprocessing tweet akan dibobot menggunakan TF-IDF, kemudian tweet diklasifikasi dengan menggunakan metode Regresi Logistik Multinomial ke dalam kelas sentimen positif, netral, atau negatif. Pengujian dilakukan menggunakan 870 data tweet yang telah dilabel terlebih dahulu. Sistem analisis sentimen menghasilkan akurasi sebesar 64%, dengan precission untuk sentimen positif 85%, netral 56%, dan negatif, 53% dan recall untuk sentimen positif 74%, netral 67%, dan negatif 50%.
Fever Classification Using the Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor Method Surayya Safira Milania; Cucu Suhery; Tedy Rismawan
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol 8, No 2 (2023): July 2023
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/cess.v8i2.43267

Abstract

Demam merupakan gejala atau reaksi tubuh terhadap suatu infeksi atau penyakit. Demam dapat disebabkan karena adanya infeksi virus, bakteri, dan parasit. Serta demam akibat gigitan nyamuk. Beberapa penyakit penyebab demam yang perlu diwaspadai antara lain Demam Berdarah Dengue (DBD), Demam Tifoid, dan Malaria dikarenakan gejala klinis dari ketiga penyakit tersebut sangat mirip dan sulit untuk dibedakan. Akibat dari gejala yang mirip, seringkali menyebabkan kesulitan dalam mendapatkan diagnosis awal sehingga kurang tepat dalam penanganan. Oleh karena itu, pada penelitian ini dibangun sebuah sistem yang dapat mengklasifikasikan demam menggunakan metode Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor. Data yang digunakan berjumlah 300 data dengan komposisi rasio data latih dan data uji sebesar 70%:30% sehingga data latih yang digunakan berjumlah 210 data dan data uji berjumlah 90 data. Penelitian ini dilakukan dengan mengamati variasi nilai ketetanggaan (K) dan nilai exp (E) terhadap akurasi sistem klasifikasi demam. Hasil pelatihan menunjukkan bahwa nilai K dan E yang bervariasi tidak mempunyai pengaruh terhadap akurasi tersebut. Hasil pengujian yang dilakukan mendapatkan akurasi sebesar 100% pada setiap variasi nilai K dan E.Fever is a symptom of the body's reaction to an infection or disease. Fever can be caused by viral, bacterial, or parasitic infections. as well as fever due to mosquito bites. Several diseases that cause fever that need to be watched out for include dengue hemorrhagic fever (DHF), typhoid fever, and malaria because the clinical symptoms of these three diseases are very similar and difficult to distinguish. As a result of similar symptoms, it often causes difficulties in getting an early diagnosis, so treatment is not appropriate. Therefore, in this study, a system was developed that could classify fever using the neighbor weighted K-nearest neighbor method. The data used totaled 300, with a composition ratio of 70% training data to 30% test data, for a total of 210 training data and 90 test data. This research was conducted by observing the variation in the value of neighborliness (K) and the value of exp (E) on the accuracy of the fever classification system. The results of the training show that the varying K and E values have no effect on accuracy. The results of the tests carried out obtained an accuracy of 100% for each variation in the values of K and E. 
IMPLEMENTASI METODE CASE-BASED REASONING DAN SIMILARITY JACCARD COEFFICIENT DALAM IDENTFIKASI KERUSAKAN LAPTOP Asrul Gunawan; Cucu Suhery; Tedy Rismawan
Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi Vol 9, No 02 (2021): Edisi September 2021
Publisher : Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/coding.v9i02.49593

Abstract

Sistem Pakar merupakan sistem yang menggunakan pengetahuan seorang pakar dalam menyelesaikan suatu permasalahan tertentu. Pada penelitian ini, dibangun sebuah sistem pakar yang dapat digunakan untuk mengatasi kurangnya pengetahuan pengguna laptop, dalam mengidentifikasi suatu permasalahan kerusakan laptop yang dimilikinya. Penelitian ini menggunakan Case-Based Reasoning (CBR) dan Similarity Jaccard Coefficent. Pada proses identifikasi suatu kerusakan, pengguna melakukan masukkan berupa data gejala kerusakan, sistem akan memberikan keluaran berupa nama kerusakan, persentase kemiripan, penyebab kerusakan dan solusi kerusakan. Penelitian ini dilakukan sebanyak 5 kali pengujian dimana masing-masing pengujian terdapat 25 pengguna yang melakukan identifikasi kerusakan laptop. Berdasarkan hasil pengujian, diperoleh rata-rata tingkat akurasi keberhasilan sistem adalah sebesar 90.4%. Dalam pengujian terdapat beberapa kasus yang tidak berhasil teridentifikasi, hal tersebut disebabkan karena kurangnya data gejala basis kasus yang ada dalam sistem dan pengguna memasukkan data gejala yang tidak sesuai dengan kerusakan yang ada pada laptop. Nilai threshold dapat berpengaruh terhadap kesesuaian hasil identifikasi sistem dan analisa pakar. Dalam penentuan nilai threshold dilakukan 3 kali percobaan yaitu dengan membandingkan hasil identifikasi sistem dan analisa pakar. Nilai threshold pada percobaan pertama ≥ 50,  percobaan kedua ≥ 60,  percobaan ketiga ≥ 75. Hasil rata-rata percobaan menunjukan bahwa nilai threshold ≥ 75 memiliki nilai kesesuaian yang paling tinggi yaitu 90%. Berdasarkan hasil percobaan tersebut dapat diketahui bahwa semakin tinggi nilai threshold maka semakin tinggi nilai kesesuaian hasil identifikasi sistem dan analisa  pakar.
PENERAPAN METODE ARIMA UNTUK MEMPREDIKSI PEMAKAIAN BANDWIDTH DI UNIVERSITAS TANJUNGPURA Retno Vipyana Suryani; Tedy Rismawan; Ikhwan Ruslianto
Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi Vol 10, No 03 (2022): Edisi Desember 2022
Publisher : Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/coding.v10i03.56016

Abstract

Bandwidth menjadi salah satu pertimbangan penting untuk pengguna jaringan internet. Kebutuhan internet yang tinggi mempengaruhi kapasitas bandwidth yang telah disediakan oleh perusahaan provider yang bekerjasama dengan Universitas Tanjungpura. Dalam implementasinya di Universitas Tanjungpura belum memiliki sistem yang dapat memprediksi pemakaian bandwidth untuk membantu pihak provider maupun pihak Universitas Tanjungpura dalam mengalokasikan ketersediaan produk dan dana. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu metode yang dapat memenuhi kebutuhan analisis yang baik sebagai proses pengambilan keputusan di masa yang akan datang. Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dapat digunakan untuk melakukan prediksi deret berkala. Metode ARIMA menggunakan nilai masa lalu dan sekarang dari variabel yang terikat untuk menghasilkan prediksi jangka pendek yang akurat. Pada penelitian ini akan dibangun sebuah sistem yang digunakan untuk memprediksi pemakaian bandwidth di Universitas Tanjungpura menggunakan metode ARIMA berbasis website. Sistem dibangun menggunakan bahasa pemrograman java, serta supabase akan dipergunakan sebagai penyimpanan basis data dari sistem yang akan dibangun. Data masukan yang digunakan adalah data aktual pemakaian bandwidth harian di Universitas Tanjungpura. Keluaran yang dihasilkan oleh sistem adalah hasil prediksi pemakaian bandwidth selama dua hari kedepan dimana hasil tingkat akurasi keberhasilan sistem mencapai 82%.
IMPLEMENTASI METODE DISCRETE WAVELET TRANSFORM (DWT) PADA WATERMARKING CITRA DIGITAL KEASLIAN KARYA BERBASIS WEB Maulidia Utami; Tedy Rismawan; Uray Ristian
Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi Vol 10, No 01 (2022): Edisi April 2022
Publisher : Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/coding.v10i01.52736

Abstract

Watermarking merupakan teknik penyisipan informasi ke dalam data digital seperti citra, audio dan video. Informasi yang akan disisipkan harus dapat diperoleh kembali meskipun data digital telah diproses, disalin, atau didistribusikan. Sebagian dari metode watermarking bertujuan untuk melindungi hak cipta dari pemakaian yang tidak seharusnya. Untuk itu diperlukan suatu aplikasi digital watermarking untuk menyisipkan label hak cipta ke dalam hasil karya digital. Aplikasi sistem watermarking ini dibangun berbasis web dengan menggunakan metode haar wavelet. Haar wavelet merupakan salah satu teknik pemrosesan sinyal digital yang merupakan turunan dari metode Discrete Wavelet Transform (DWT). Pengujian watermarking menggunakan 10 data citra asli dengan hasil yang bervariasi. Ukuran citra asli yang digunakan adalah 512x512 piksel dan logo 256x256 piksel.  Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) digunakan untuk mengukur kualitas citra. Hasil nilai PSNR terbaik sebesar 17,873 db. Adapun nilai rata-rata dari 10 data citra yang diuji yaitu 13-17 db. Hasil akhir dari penelitian ini adalah citra yang sudah ber-watermark dapat tersamarkan secara visual pada citra.
Co-Authors AA Sudharmawan, AA Ananda, Muharam Rizqi Andika Eka Putra Andre, Hendrikus Anita Sulvia Ardhitya Wiedha Irawan Asrul Gunawan Aulia Amin, Muhammad Azmi AYU WARDANI, AYU Bariandi, Muhammad Rizki Cucu Suhery Damiyanto, Edwan Dedi Triyanto Dedi Triyanto Desyandri Desyandri Dwi Marisa Midyanti Fikri Alwan Ramadhan Fioni Puspa Sari Firdaus, Sabang Fratama, Indra Sukma Hafidza Nur 'Ainika Rani Hafiz Muhardi Herry Sujaini Hirzen Hasfani Hutomo Sakti Kartiko Ikhwan Ruslianto Irma Nirmala Irvan Denata Irwan Argi Himawan Kartika Sari Kartika Sari Kasliono Kasliono Kustiati Kustiati M Agus Prastyio Marisa Midyanti, Dwi Maulidia Utami Muhamad Reksy Mulia Muhammad Luthfi Mulyana, Dandi Nia Handayani Nugra Zurus Pratama Prastika, Ranny Prawira Putra, Dhany Putra, Ade Mandala Putri, Nabila Adinda Dwi Rahmi Hidayati Randily, Dhea Ramadhanti Putri Rasyid HS, Zubair Retno Vipyana Suryani Ridho Prabowo Rizky Risan R Rizky, Sri Sabang Firdaus Salma Salsabilla Sampe Hotlan Sitorus Samudra, Imam Sibarani, Yohana Oktavia Sri Hartati Sri Kusumadewi Suhardi Suhardi Suhardi Suhardi Suprayoga, Rifqi Dwi Surayya Safira Milania Syamsul Bahri Syamsul Bahri Trianny Syantikha Uray Ristian Utami, Retnaning Tyas Vidyana, Irma WAHYU PRABOWO Yunizar, Ahmad